另外三种都只能用于描述数值型数据。

描述定序型变量的离散程度时，通常使用的是**四分位差**（选项B）。这是因为：

1. **定序型变量的特性**：
- 定序型变量是具有顺序关系的分类变量。例如，教育水平可以分为高中、大学、研究生等等级，但这些等级之间的具体差距（如教育年限）不明确和不均衡。
- 因此，对于定序型变量，通常利用位置统计量进行描述，而不是利用基于距离的统计量。

2. **四分位差的适用性**：
- 四分位差（Interquartile Range, IQR）是基于数据的顺序，计算上、下四分位数之差，能够描述数据中间50%的范围，适合用于定序数据的离散程度分析。
- 四分位差不受极端值的影响，因此在描述具有顺序的离散型数据时更为可靠。

3. **其他选项的局限性**：
- **平均差、方差、标准差**（选项A、C、D）通常用于定量数据，它们要求数据之间的差异可以量化。由于定序型变量的差距无法量化，这些指标不适合处理定序数据。

综上所述，四分位差是描述定序型变量离散程度的合适方法。